目的###
- 产出定制条件的总数量
- 产出当前条件的人在其他标签维度的分布情况
- 产出满足当前条件的人，并添加标记
创建任务###
- 创建原子任务
- 原子任务间进行逻辑交并补
- 存储进任务DB
执行任务###
- 解析任务
- 周期扫描DB获取任务
- 解析原子任务，将原子任务处理成fel（定制函数表达式），类似hive定制私有函数，函数包含自己的处理逻辑，生成字符串
- 根据创建的任务，将原子任务，进行交并补组合，生成任务解析后的字符串
- 执行任务
- 使用客户端提交fel字符串给计算中心
- 计算中心将任务分发到cluter机器
- 各个机器上启动多线程，分别处理各个机器内存的数据，
- 使用fe，解析fel字符串，反射fel自定义函数，进行cookie的判断，满足条件，将cookie，提交到下一环节，不满足条件则直接抛弃
- 统计满足条件的cookie，在各个维度上的分布，并将cookie输出到一个固定的目录
- 合并各个线程的数据，然后在合并各个cluster数据
- 将结果返回给client
- 结果处理
- 将client获取的结果，分维度存储到mysql报告库中
- 将产出的文件数据写入到kv中
问题###
- 数据存储在java堆中，不便于检查当前数据的准确性，简单的QA无法介入，需要编写程序才可以查看存储的数据是否准确
- 使用fel反射开发，增加开发部署难度，如果增加了原子条件类型，需要编写新的fel进行处理
- 数据维护在java堆中，极其容易崩溃，java内存不稳定，重新恢复极慢
优化方向###
- 修改存储，不适用java堆，使用table化工具，spark的表，phoenix表等
- 降低数据校验难度，可直接使用sql查询当前的数据
- 降低开发难度，直接sql可以产出报告